Как Google масштабирует поиск похожих объектов (например, изображений или дубликатов) с помощью распределенных деревьев поиска

Термины и определения

Defeatist Search (Поиск без возврата)

Стратегия поиска в Spill Tree, при которой система быстро спускается по дереву, принимая решения на каждом уровне без возврата (backtracking) к предыдущим узлам. Это ускоряет поиск, но делает его приближенным.

Feature Vector (Вектор признаков)

Многомерное числовое представление объекта (например, изображения или документа), описывающее его ключевые характеристики. Используется для вычисления расстояния (схожести) между объектами.

Hybrid Spill Tree (Гибридное дерево перекрытия)

Структура данных, сочетающая элементы Metric Tree (без перекрытия) и Spill Tree (с перекрытием). Система решает на каждом узле, использовать ли перекрытие.

Leaf Sub-Tree (Листовое поддерево)

Отдельное дерево поиска (Hybrid Spill Tree), построенное для одной партиции данных. Хранится и обрабатывается независимо, часто на отдельном сервере.

Metric Tree (Метрическое дерево)

Дерево поиска, которое разделяет пространство данных произвольными гиперплоскостями. Партиции не пересекаются.

Nearest-Neighbor (NN) Search (Поиск ближайшего соседа)

Задача нахождения объекта в наборе данных, который наиболее близок (имеет наименьшее расстояние по Feature Vector) к заданному объекту запроса.

Overlap Buffer Width (Ширина буфера перекрытия, $\tau$)

Параметр в Spill Tree, определяющий размер области перекрытия между дочерними узлами. Объекты в этой области дублируются. Чем шире буфер, тем точнее поиск, но больше размер индекса.

Parallel Hybrid Spill Tree (Параллельное гибридное дерево перекрытия)

Распределенная структура данных, состоящая из Top Tree и множества Leaf Sub-Trees, предназначенная для масштабирования NN Search.

Spill Tree (Дерево перекрытия)

Вариант Metric Tree, в котором дочерние узлы могут совместно использовать объекты, находящиеся в буфере перекрытия. Поддерживает эффективный приближенный поиск.

Top Tree (Верхнее дерево)

Дерево поиска (Metric Tree или Spill Tree), построенное на основе выборки данных. Используется для определения границ партиций и направления запросов к соответствующим Leaf Sub-Trees.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод построения параллельного гибридного дерева перекрытия для набора данных, размер которого превышает доступную память одного устройства.

1. Получение набора объектов.
2. Выбор подмножества объектов (выборки), которое помещается в память одного устройства.
3. Создание "Верхнего дерева" (Top Tree) с использованием этого подмножества для партиционирования всего набора данных. Указано, что Top Tree структурировано как Hybrid Spill Tree, и каждый листовой узел определяет партицию.
4. Использование Top Tree для связывания каждого объекта из исходного набора с одной или несколькими партициями.
5. Для каждой партиции построение ассоциированного "Листового поддерева" (Leaf Sub-Tree), также структурированного как Hybrid Spill Tree.
6. Распределение партиционированных подмножеств объектов по нескольким вычислительным устройствам.
7. Использование построенной структуры для выполнения операций поиска ближайшего соседа.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет, что каждое Leaf Sub-Tree строится и поддерживается на отдельном сервере для обеспечения параллельных операций.

Claim 5 (Зависимый, Вариант реализации): Описывает альтернативный вариант, где Top Tree структурируется как Metric Tree (дерево без перекрытий) для уменьшения дублирования данных между партициями.

Важно отметить вариативность: Top Tree может быть Hybrid Spill Tree (Claim 1) или Metric Tree (Claim 5). Если используется Metric Tree, это экономит место (нет дубликатов в Leaf Sub-Trees), но может потребовать поиска в нескольких поддеревьях во время запроса. Если используется Spill Tree, поиск может быть быстрее, но требуется больше места для хранения дубликатов.

Claim 6 (Зависимый): Описывает автоматическую настройку параметров. Окно перекрытия (Overlap Window) определяется на основе оценочного среднего расстояния между ближайшими соседями и размерности пространства объектов.

Claim 8 (Зависимый): Определяет контекст применения. Метод используется для определения сходства и/или дублирования между объектами, включая изображения, документы, продукты, 3D-модели, музыку, порнографию, спам (spam), книги и видео.

Где и как применяется

Это изобретение является инфраструктурным компонентом, обеспечивающим работу других систем Google. Оно не участвует напрямую в ранжировании веб-страниц, но критически важно для обработки и организации больших массивов данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение. Система используется на этапах обработки контента.

1. Извлечение признаков: Объекты (например, изображения, документы) преобразуются в Feature Vectors.
2. Организация индекса и Детекция дубликатов: Parallel Hybrid Spill Tree строится для всего набора векторов. Это позволяет эффективно выполнять кластеризацию данных (Data Clustering) и выявлять близкие дубликаты (near-duplicates) в офлайн-режиме (batch mode). Это помогает экономить ресурсы и улучшать качество индексов (например, индекса изображений).

METASEARCH / Специализированные поисковые сервисы
Структура может использоваться как онлайн-сервис (Nearest-Neighbor Service) для вертикалей, таких как Google Images или Google Shopping. Когда пользователь ищет "похожие изображения" или выполняет обратный поиск по картинке, запрос обрабатывается этой распределенной системой.

Входные данные (Построение):

• Огромный набор Feature Vectors.
• Параметры конфигурации (размер выборки 1/M, пределы размера партиций L и U).

Выходные данные (Построение):

• Распределенная структура данных (Parallel Hybrid Spill Tree).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на любой контент, который можно представить в виде Feature Vectors. В патенте явно упоминаются изображения, документы, товары, 3D-модели, музыка, порнографические материалы, спам, книги и видео.
• Специфические запросы: Влияет на обработку запросов, направленных на поиск схожести или выявление дубликатов (например, поиск по картинке, поиск похожих товаров).

Когда применяется

• Условия применения: Когда размер набора данных превышает возможности одного сервера для выполнения эффективного NN Search.
• Триггеры активации: Необходимость выполнения масштабных задач, таких как удаление дубликатов из индекса, кластеризация контента или предоставление функции поиска похожих объектов пользователям.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Построение Parallel Hybrid Spill Tree

1. Сбор данных и Сэмплирование: Система получает полный набор объектов. Производится случайная выборка объектов (например, с вероятностью 1/M), достаточно малая, чтобы поместиться в память одного сервера.
2. Построение Верхнего Дерева (Top Tree): На основе выборки строится Top Tree (как Metric Tree или Spill Tree). Построение использует заданные пределы размера листовых узлов (L и U). Листья Top Tree определяют партиции данных.
3. Партиционирование данных: Каждый объект из полного набора данных пропускается через Top Tree для определения, в какую партицию (или партиции) он попадает. Объекты маркируются ключом (ID партиции).
4. Распределение данных: Объекты физически перемещаются на серверы, ответственные за соответствующие партиции.
5. Параллельное построение Листовых Поддеревьев (Leaf Sub-Trees): На каждом сервере независимо и параллельно строится Leaf Sub-Tree (как Hybrid Spill Tree) для объектов своей партиции.

Процесс Б: Выполнение запроса (Онлайн-поиск)

1. Получение запроса: Система получает объект для поиска ближайших соседей.
2. Обработка в Top Tree: Запрос направляется в Top Tree (которое может быть реплицировано на несколько серверов для увеличения пропускной способности).
3. Идентификация релевантных Leaf Sub-Trees: Top Tree определяет, какие Leaf Sub-Trees могут содержать ближайших соседей. Если объект запроса близок к границе партиции, может быть выбрано несколько поддеревьев.
4. Параллельный поиск в Leaf Sub-Trees: Запрос отправляется в выбранные Leaf Sub-Trees. Поиск выполняется параллельно на соответствующих серверах.
5. Агрегация результатов: Результаты поиска (кандидаты) собираются из всех опрошенных Leaf Sub-Trees.
6. Финальный выбор: Система выбирает наилучшее совпадение среди всех кандидатов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система оперирует исключительно векторами признаков. Тип исходных данных не важен, если их можно преобразовать в векторное представление.

• Контентные / Мультимедиа факторы (Feature Vectors): Основные данные для работы алгоритма. В патенте приводится пример генерации Feature Vectors для изображений: нормализация цвета, масштабирование до 64x64, преобразование в домен вейвлетов Хаара (Haar wavelet domain), квантование коэффициентов, уменьшение размерности с помощью случайной проекции до 100 измерений, добавление среднего значения цвета и соотношения сторон (итого 104 измерения).

Какие метрики используются и как они считаются

• Distance Measure (Мера расстояния): Метрика для определения близости между двумя Feature Vectors (например, Евклидово расстояние).
• Overlap Buffer Width ($\tau$): Ширина буфера перекрытия. Критический параметр для Spill Trees.
• Partition Bounds (U и L): Верхний и нижний пределы количества объектов в партиции.
• Dimensionality (d): Эффективная размерность пространства признаков.
• Average Nearest-Neighbor Distance ($R_{S}$): Среднее расстояние до ближайшего соседа в наборе данных S.

Автоматическая оценка параметров: Патент предлагает метод для автоматической оценки оптимальной ширины буфера перекрытия ($\tau$).

1. Оценивается среднее расстояние до ближайшего соседа ($R_{S}$) на основе предположения о равномерном распределении данных (Equation 2):
   $R_{S} = \frac{c}{N_{S}^{1/d}}$ (где $N_{S}$ — количество объектов, d — размерность, c - константа).
2. Константа c и размерность d оцениваются с помощью линейной регрессии на основе анализа подмножеств данных разного размера.
3. Далее, учитывая ориентацию разделяющих гиперплоскостей, оценка для $\tau$ вычисляется как (Equation 3):
   $2\tau = \frac{R_{S}}{\sqrt{d}}$

Патент описывает чисто техническое, инфраструктурное решение и не дает прямых рекомендаций для SEO. Он описывает внутренние процессы Google, направленные на решение инженерной задачи масштабирования.

1. Инфраструктура для масштабирования: Основная ценность патента — описание архитектуры (Parallel Hybrid Spill Tree), позволяющей Google обрабатывать миллиарды объектов (изображений, товаров, документов) на распределенной системе для поиска похожих элементов.
2. Фундамент для векторного поиска: Патент демонстрирует ранние усилия Google по созданию эффективной инфраструктуры для поиска на основе Feature Vectors. Это является фундаментом для современных систем семантического поиска, использующих векторные представления (embeddings).
3. Эффективная борьба с дубликатами: Система обеспечивает техническую возможность для масштабного выявления дубликатов (near-duplicates) и кластеризации контента. Это напрямую влияет на то, как Google организует индексы специализированных вертикалей (Images, Shopping).
4. Баланс Скорость/Точность/Память: Архитектура позволяет гибко настраивать баланс. Использование Metric Trees для Top Tree экономит память за счет отсутствия дублирования, но требует больше вычислений при поиске. Использование Spill Trees и настройка Overlap Buffer Width позволяет увеличить точность за счет увеличения размера индекса.
5. Автоматизация настройки: Система включает механизмы для автоматической оценки критических параметров (таких как Overlap Buffer Width) на основе характеристик данных (плотность, размерность), что упрощает её применение к разным типам контента.

Патент носит инфраструктурный характер и не дает прямых практических рекомендаций для стандартного веб-SEO. Однако он дает важное понимание возможностей Google по анализу схожести контента.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на уникальности визуального контента: Необходимо создавать уникальные изображения и видео. Патент подтверждает, что Google обладает мощной и масштабируемой инфраструктурой для выявления не только полных, но и близких дубликатов (near-duplicates) изображений в масштабах всего интернета.
• Уникальные изображения товаров для E-commerce: Для интернет-магазинов критически важно использовать собственные фотографии товаров, а не только стандартные изображения от производителя. Система, основанная на этом патенте, легко кластеризует идентичные изображения, что может привести к выбору другого источника в Google Shopping или Google Images.
• Семантическая уникальность текста: Хотя патент описывает общие векторы, современные системы (наследники этих идей) используют векторные представления (embeddings) для текста. Это подчеркивает важность создания семантически уникального контента, а не поверхностного рерайта.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование стоковых или чужих изображений без изменений: Массовое использование неуникальных изображений неэффективно. Система легко идентифицирует их как дубликаты и может не показывать их в поиске по изображениям или понижать ценность страницы, состоящей преимущественно из неуникального контента.
• Создание сайтов с автоматически сгенерированным или скопированным контентом: Попытки манипулировать поиском путем создания большого количества страниц с похожим контентом (будь то текст, изображения или товары) легко обнаруживаются системами, использующими масштабируемый NN Search для кластеризации и удаления дубликатов.

Стратегическое значение

Патент имеет важное стратегическое значение для понимания эволюции поиска. Он показывает, что Google заложил инфраструктурный фундамент для векторного поиска задолго до широкого распространения современных нейросетевых моделей. Принципы масштабирования NN Search, описанные здесь, критически важны для современных систем, которые полагаются на векторные представления (embeddings) для определения семантической близости. Это подтверждает долгосрочную стратегию Google по переходу от лексического поиска к семантическому.

Практические примеры

Практических примеров для SEO по влиянию на этот алгоритм нет, так как патент описывает структуру индекса и метод его построения, а не факторы ранжирования. Приведем пример того, как эта технология работает внутри Google.

Пример работы: Обработка изображений в Google Images и выявление дубликатов

1. Сбор данных: Google сканирует миллиарды изображений в интернете.
2. Извлечение признаков: Каждое изображение преобразуется в Feature Vector (например, 104-мерный вектор, как описано в патенте).
3. Построение индекса: Поскольку миллиарды векторов не помещаются на один сервер, Google использует Parallel Hybrid Spill Tree. Данные распределяются по сотням серверов (Leaf Sub-Trees).
4. Кластеризация (Офлайн): Система выполняет масштабный поиск ближайших соседей для каждого изображения. Изображения с очень близкими векторами группируются вместе как дубликаты или близкие варианты.
5. Результат: При поиске в Google Images система показывает только один (наиболее авторитетный) вариант из кластера дубликатов, отфильтровывая остальные.